基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法.pdf

基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法 本文介绍了一种基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法，该方法通过神经网络模型对轨道不平顺的7个参数进行预测，从而为养护维修策略的决策提供支持。该方法的提出可以解决铁路工程领域中设备密集型重载铁路对轨道平顺状态预测技术的需求。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法，该方法可以预测轨道不平顺的7个参数，从而为养护维修策略的决策提供支持。 2. 通过对神经网络模型的训练和测试，证明了BP神经网络模型在预测轨道不平顺方面的 Effectiveness。 3. 提出了一个新的思路来预测铁路轨道几何不平顺，解决了铁路工程领域中设备密集型重载铁路对轨道平顺状态预测技术的需求。 在本文中，我们首先介绍了铁路轨道几何不平顺的概念和特点，然后讨论了基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法的原理和实现过程。之后，我们对神经网络模型进行了训练和测试，并对预测结果进行了分析和讨论。我们总结了基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法的优点和局限性，并讨论了该方法的应用前景和发展方向。 本文还讨论了基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法在铁路工程领域中的应用前景，包括： 1. 轨道不平顺预测：基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法可以预测轨道不平顺的7个参数，从而为养护维修策略的决策提供支持。 2. 养护维修策略：基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法可以为养护维修策略的决策提供支持，提高铁路设备的可靠性和安全性。 3. 铁路设备管理：基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法可以用于铁路设备管理，提高铁路设备的可靠性和安全性。 本文的主要贡献在于提出了一种基于BP神经网络的铁路轨道几何不平顺预测方法，该方法可以预测轨道不平顺的7个参数，从而为养护维修策略的决策提供支持。本文的结果将对铁路工程领域中的设备密集型重载铁路对轨道平顺状态预测技术产生积极的影响。